图像处理需要几个步骤？

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内容来自用户:杨成兆

图像处理一般步骤
提取原始图像---〉灰度---〉滤波/边缘检测/分割---〉提取特征值现在的图像处理一般步骤：提取原始图像---〉灰度---〉滤波/边缘检测/分割---〉提取特征值上述步骤为对某一类特定图像的处理，比如人脸识别、指纹识别、车牌识别等等，你采集图像可能是彩色的，而这样的图像色素太多，如果你的图像背景稍微一变化，你的图像就没法处理了，所以图像一般要先灰度，或便成二值图像，灰度完之后，就要滤波，也就是把你要处理的特定图像外的背景去掉，然后才是对你要研究的图像进行算法处理，提取特征值。想你这种不适对某一特定图像进行处理的，只有把原始图像---〉缩小像素点---〉灰度---〉图像处理不过在图像处理一步你可以做些手脚：如只是边缘检测，然后只是比较图像轮廓就可以了，其实这也是变相的提取特征值例子：
现有的实时视频处理系统一般采取以下几种方式来实现图像的处理：
一是用纯硬件方式来实现图像的编码和解码，即采用专用芯片来完成。这种方式的系统实时性好，压缩率高，图像处理的质量也较好，处理速度一般能达到25帧/s以上，缺点是软件处理的灵活性差，一旦处理的程序固定，就无法再重新对其进行更新和升级，且这种系统的造价较高，在市场的推广上也有难度。该系统由视频采集部分、帧缓存控制部分、DSP芯片处理部分和视频显示部分组成。系统框图见图1。（2）判断特征区域灰度是否大于背景灰度，把图像分为两类。若特征区域灰度＞背景灰度，进